Files
local-transcriber/docs/backlog.md
T
ddadminandClaude Opus 4.7 0c3a67c4ea docs: добавлен backlog.md — устойчивый список будущих экспериментов
В проекте не было общего файла для будущих идей: docs/plan.md — историческая
летопись (всё [x]), docs/gpu.md — потенциальные направления привязаны к GPU/CPU
производительности, открытые вопросы из ADR легко теряются среди следующих ADR.

Создан docs/backlog.md как канонический хаб для будущих экспериментов
с обоснованием, цифрами и ссылками на источники. Первые записи:

- GigaAM v3 RNN-T — потенциальная замена CTC-дефолта (WER 2.6% vs 13.2%
  на сложных текстах, e2e_rnnt c пунктуацией, 70:30 vs Whisper-large-v3 LLM-judge)
- Canary 1B — multilingual + пунктуация на CPU
- Whisper medium галлюцинации на длинных файлах (chunk_length / pipeline-фильтры)
- Качественный pipeline для OpenVINO (давно зафиксировано в gpu.md)
- Включение onnx в --device auto после стабилизации

Все направления связаны ссылками на источники (ADR-006, gpu.md, публикации
SberDevices), чтобы при возврате к работе не пришлось воспроизводить контекст.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-25 23:48:36 +03:00

88 lines
7.8 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
# Backlog — будущие эксперименты и направления
Список открытых направлений, которые имеют смысл, но не реализованы. Каждый пункт содержит обоснование и ссылку на источник (ADR / статья), чтобы при возврате не пришлось воспроизводить контекст с нуля.
Когда направление становится в работу — переносится в spec/план или соответствующий ADR. Когда отклоняется — остаётся в backlog с пометкой «отклонено» и причиной (для истории решений).
---
## ASR-бэкенды и модели
### GigaAM v3 RNN-T — потенциальная замена CTC-дефолта для `--device onnx`
**Что:** Прогнать `gigaam-v3-rnnt` (или `v3_e2e_rnnt` если доступен через onnx-asr) по той же методологии, что и в [ADR-006](adr/006-onnx-asr-backend.md): 3 файла × agent-judge × 4 критерия.
**Почему интересно:**
- **WER 2.6% vs 13.2%** для CTC на сложных текстах — в 5 раз ниже на разговорной речи и доменной лексике (источник: SberDevices / Хабр-публикация GigaAM-v3).
- **Контекстный декодер** — структурно решает основную проблему GigaAM-CTC из ADR-006: кириллизация латиницы и искажения имён компаний (`Запромбанк``Газпромбанк`, `яндекс тим под яндекс тим``Яндекс ТимКод`). RNN-T видит контекст уже сгенерированных токенов и может «дотянуть» имена.
- **`v3_e2e_rnnt` с пунктуацией и нормализацией** — закрывает главное ограничение GigaAM-CTC, ради которого в README сейчас стоит fallback на `openvino-cpu medium` (с задокументированными в ADR-006 галлюцинациями на длинных файлах).
- **70:30 vs Whisper-large-v3** — GigaAM-v3 (CTC и RNN-T) выигрывает у `large-v3` по LLM-as-Judge (Gemini 2.5 Pro). Если переносится на наш use case — RNN-T на CPU становится сильнее GPU faster-whisper large-v3.
- **30% лучше на «новых доменах»** (callcenter-like речь, нестандартные характеристики) — это и есть домен установочных встреч.
**Tradeoff:**
- Скорость ниже CTC (RNN-T декодинг последовательный). Реалистичная оценка: 10-15× RTF на CPU вместо 17-29× у CTC. Всё ещё в 1.5-2× быстрее Whisper medium.
- Размер модели больше (~500 MB int8 против ~300 MB у CTC) — оценка, нужна верификация.
**Если подтвердится бенчмарком:**
- Дефолт в `--device onnx` меняется с `gigaam-v3-ctc` на `gigaam-v3-rnnt`.
- `openvino-cpu medium` уходит из рекомендаций для русского.
- Формулировка «GPU faster-whisper large-v3 — эталон» в README может стать неточной.
- Пишется ADR-007 с переоценкой дефолта.
**Уточнить перед запуском:** какой именно вариант RNN-T доступен в onnx-asr (`gigaam-v3-rnnt` без пунктуации vs `v3_e2e_rnnt` с пунктуацией). Проверить через `huggingface_hub` listing для `istupakov/gigaam-v3-onnx`.
---
### Canary 1B — multilingual + пунктуация на CPU
**Что:** Протестировать `nemo-canary-1b-v2` через onnx-asr на тех же 3 файлах.
**Почему:** Multilingual + пунктуация в одной модели. Кандидат на «лучшее качество за разумную скорость» для пользователей, которым нужны и не-русский контент, и пунктуация одновременно. Упомянут в [ADR-006](adr/006-onnx-asr-backend.md#открытые-вопросы--следующие-шаги).
**Tradeoff:** Тяжелее GigaAM (~1 GB vs ~300 MB), скорость на CPU ожидаемо ниже. Если RNN-T закроет потребность в пунктуации — Canary становится менее приоритетным.
---
## Качество и устойчивость
### Whisper medium галлюцинации на длинных файлах с тихими фрагментами
**Что:** Воспроизвести и зафиксировать класс ошибок: `12-02-37` теряет 17 минут хвоста, `Vasya` имеет 5-минутные блоки повторов, появляются несуществующие имена (`Валерий Сюткин`). Источник: agent-judge в [ADR-006](adr/006-onnx-asr-backend.md#класс-ошибок-whisper-medium--галлюцинации-на-длинных-файлах-с-тихими-фрагментами).
**Возможные направления:**
- Ограничить длину чанка для openvino-medium (chunk_length параметр в WhisperPipeline).
- Внедрить `compression_ratio_threshold` / `log_prob_threshold` фильтры через переписывание pipeline (как у CTranslate2). Уже частично описано в [docs/gpu.md «Качественный pipeline для OpenVINO»](gpu.md#качественный-pipeline-для-openvino).
- Предупреждать пользователя при `--device openvino-cpu` для файлов >30 мин.
**Приоритет:** средний — пока есть `gigaam-v3` как альтернатива для русского. Критично, если openvino остаётся единственным вариантом для пунктуации (отпадает после теста RNN-T).
---
### Качественный pipeline для OpenVINO (temperature fallback + фильтры)
**Что:** Реализовать temperature fallback, compression_ratio и log_prob фильтры поверх OpenVINO GenAI WhisperPipeline. Эвристики — логика на Python (~50-100 строк), не зависящая от inference engine.
**Почему:** Дать Intel Arc / AMD GPU и AMD CPU то же качество, что сейчас есть только у CUDA-пользователей через CTranslate2. Полностью описано в [docs/gpu.md](gpu.md#качественный-pipeline-для-openvino).
---
## Авто-детект и UX
### Включение `onnx` в `--device auto`
**Что:** После периода стабилизации `--device onnx` (несколько недель production-использования без жалоб) — рассмотреть включение в auto-detect chain.
**Порядок в chain (предложение):** CUDA → onnx (если CPU x86_64) → OpenVINO → CPU.
**Почему откладывается:** политика experimental backend — не сюрпризить существующих пользователей до накопления опыта. Источник: [ADR-006](adr/006-onnx-asr-backend.md#решение).
---
## Отклонённые направления
*(пока пусто — добавлять сюда то, что попробовали и решили не делать, с причиной)*